SAR原始数据压缩的快速矢量量化器

回顾了矢量量化的各种快速算法,指出其在应用到SAR原始数据压缩中的局限性。为了将矢量量化应用到SAR原始数据实时压缩,提出一种基于查表的矢量量化器的设计方案,其中整合了其他的矢量量化算法。最后用各种快速算法以及BAQ算法进行了对实际数据压缩的实验比较,证明本算法在不降低量化速度的基础上,提高了原始数据量化信噪比。     

SAR原始数据的频域量化编码方法研究

对SAR原始数据时域中的统计特性进行分析的基础上,对原始数据在频域中的特性进行了具体分析,分析的结果认为SAR原始数据在时域和频域中的特性相一致,从而提出了频域中采用块自适应量化编码的方法,文中对该方法进行了深入讨论,同时在文中还介绍了利用该方法对SAR原始数据进行压缩处理的实验结果,由实验结果可以看出,在频域中实现SAR原始数据的压缩同样也能得到良好的效果。     

一种小波域的SAR原始数据压缩算法

合成孔径雷达SAR原始数据样点之间具有低的相关性,为进一步提高压缩比,需要做去相关处理。该文将提升小波变换应用于SAR原始数据压缩,针对SAR原始数据的特点,提出一种有效的小波系数量化比特分配方法,并采用对于高斯信号为最优的标量量化器对小波系数进行量化编码。实验结果表明,该算法与传统的原始数据压缩算法相比,在保持低复杂度的同时,其压缩信噪比与解压缩图像质量都取得了明显的改善。     

基于改进矢量量化的SAR图像压缩算法

由于SAR图像像素之间相关性比较弱,考虑到矢量量化在信源弱相关的条件下,也能取得比较好的压缩效果,将矢量量化用于SAR图像压缩中。同时,针对SAR图像纹理丰富,容易受到斑点噪声影响的特点,改进算法将区域整体图像信息从量化空间中分离出来,而且删除了每次聚类后含有最少矢量的胞腔。该算法有效的减少了量化空间大小,使生成码字分布更加合理。实验结果表明,矢量量化对于SAR图像压缩是有效的,并且,改进算法提高了图像整体压缩效果,较好的保留了点线面目标,同时在斑点噪声抑制方面做出了有益的工作。     

块自适应预测量化算法压缩SAR原始数据

分析了使用块自适应预测量化(block adaptive predictive quantization,BAPQ)算法压缩SAR原始数据,分别讨论了使用均匀量化器、Lloyd-Max量化器及阈值量化器时,BAPQ算法的性能情况。提出的使用阈值量化器量化输入信号与预测信号差值信号的算法,可以充分利用差值信号接近零值个数增多以及阈值量化器量化高斯分布信号性能更优的特点,增加压缩系统的性能。通过进一步分析BAPQ算法的复杂度,认为BAPQ算法在低编码比特率条件下是算法性能与算法复杂度之间较好的折中,能适应现代SAR系统数据压缩的需求。     

原始数据压缩对简缩极化SAR极化信息的影响

简缩极化(compact polarimetric,CP)合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是近年发展起来的一种特殊极化SAR,为了降低原始数据率,需要进行数据压缩,压缩误差将影响数据的极化信息。利用仿真数据,在不同信杂比下研究了当前普遍使用的4 bit截取、83分块自适应量化(block adaptive quantization,BAQ)和84 BAQ3种压缩方法引入的极化失真,并比较了简缩极化SAR不同工作模式对压缩噪声的敏感性。定义了一个指标以评价简缩极化SAR数据的极化精度。仿真结果表明,在信杂比远高于40 dB时84 BAQ性能最佳,83 BAQ性能最差,其他信杂比下3种压缩方法性能趋于一致,而π/4模式对压缩噪声的敏感性最强。     

基于FFT BAQ的SAR原始数据压缩新算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)原始数据频域压缩运算中基于快速傅里叶变换的分块自适应量化(fast Fourier transform based block adaptive quantization, FFT BAQ)算法实现复杂的问题,分析了SAR原始数据二维傅里叶变换后数据的能量分布情况。从香农率失真理论出发,利用信源微分熵确定最优的量化比特分配,提出了一种改进的FFT BAQ算法。分析了改进算法的复杂度,并与传统的FFT BAQ算法和BAQ算法做了相应的比较实验。实验表明,改进算法在保证原压缩性能的基础上降低了FFT BAQ算法的复杂度和对硬件的要求。     

一种改进的SAR原始数据压缩算法

针对SAR原始数据的特点,采用二级小波变换进行数据压缩。对低频分量作DCT再作Huffman编码;对高频分量采用一种改进的嵌入式小波零树编码方法。结合一组实测SAR原始数据,用两种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了两种压缩算法所成的图像。实验表明,改进算法数据域及图像域信噪比均比原算法高,改进算法在性能上优于原算法。     

原始数据压缩对全极化SAR极化信息的影响

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)原始数据压缩能有效降低星上下传数据率,但同时也引入压缩误差,对全极化SAR而言将造成极化信息的失真。利用仿真数据,在不同信杂比下,研究当前普遍使用的4 bit量化、8∶3分块自适应量化(block adaptive quantization,BAQ)和8∶4 BAQ 3种压缩方法引入的极化失真。仿真结果表明,数据压缩对图像残余通道不平衡的影响较小,一定条件下可忽略,对图像残余串扰的影响,只有在信杂比远高于40dB的条件下才表现出来,其他情况下将淹没于背景杂波中,这为全极化SAR数据压缩方法的选择提供了参考。     

卫星图像的格矢量量化编码压缩方法研究

卫星图像是一个种高熵值图像,本文针对卫星图像研究了格矢量量化编码压缩方法,分析了格矢量量化特性,并列举了几种格。实验结果表明,格矢量量化编码压缩方法失真小,计算量少,比较适用于卫星图像编码压缩。     

用GPS数据进行机载SAR运动补偿处理

针对真实飞行条件下飞机运动和定位误差降低图像质量的特点,提出了用四个GPS(global positioning system)组合测量来确定飞机姿态参数的新方法,具体实现方法是使用一个主接收机送飞机各个部分的微分修正量给辅助接收机,三个辅助接收机送回基线向量,给出了实现该方法的具体步骤。并通过此方法实现了机载SAR(synthetic aperture radar)的实时姿态确定,结合距离-多普勒成像算法进行机载SAR数据的运动补偿处理。试验表明利用四个GPS提供的运动参数对具有大运动误差的SAR数据运动补偿后,能得到高质量的高分辨率SAR图像。     

贝叶斯方法在代码转换器可靠性验证试验中的应用

针对高可靠性产品的可靠性验证试验时间长、费用高等特点,将贝叶斯方法引用到可靠性验证试验中。推导出服从指数分布的贝叶斯可靠性序贯试验方法。将贝叶斯方法与经典序贯试验方法进行比较,贝叶斯方法较大的减少了试验量和试验时间。在某型飞机代码转换器的国产化可靠性验证试验中应用该方法,实际应用结果验证了该方法的有效性。